基准测试通过测试数据库系统在地理上分离的区域中处理分布式工作负载的能力来评估多区域数据库的性能。它们测量关键因素，如延迟、数据一致性、吞吐量和在实际条件下的容错能力。例如，基准测试可能会模拟北美、欧洲和亚洲的用户同时与数据库交互，同时跟踪写入在区域之间传播的速度，或者从本地副本提供服务时读取的性能。这些测试通常使用标准化工具（如 YCSB（Yahoo! 云服务基准测试））或自定义脚本来生成类似于真实场景的流量模式。
一个关键的关注领域是延迟优化。多区域数据库必须最大限度地减少数据跨区域复制所需的时间，同时保持一致性。基准测试通过测量一个区域中的写入操作与其在另一个区域中的可见性之间的差值来量化这一点。例如，使用同步复制的系统可能显示区域内的较低延迟，但跨区域的延迟较高，而异步方法可能会牺牲一致性以换取更快的写入。有时会使用 Jepsen 等工具来测试边缘情况，例如网络分区，以确保数据库在中断期间的行为可预测。像 P99 延迟（最慢的 1% 的请求）这样的指标有助于识别最坏情况下的性能，这对于全球分布式应用程序至关重要。
另一个关键方面是可扩展性和故障恢复。基准测试通过跨区域水平扩展工作负载或模拟特定区域的故障来对数据库进行压力测试。例如，一项测试可能会突然断开一个区域的连接，以查看系统是否重新路由流量并保持可用性而不会丢失数据。跟踪吞吐量指标（例如，每秒事务数）以确保随着添加更多区域，性能不会降低。一些基准测试还评估成本效率，例如云区域之间的数据传输费用。开发人员使用这些结果来比较系统（如 CockroachDB 的强一致性与 Cassandra 的最终一致性），并为他们的用例选择正确的权衡，无论是低延迟游戏还是需要严格 ACID 合规性的金融交易。